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Última actualización: 21/08/2026, 16:00
Sanjay Mehrotra, CEO de Micron, afirmó que la inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente el ciclo de demanda en el sector de la memoria. Según Mehrotra, la dependencia de la memoria por parte de los sistemas de IA ha creado una demanda más duradera, cambiando la dinámica tradicional del sector, que anteriormente seguía un patrón de 'aumento de la demanda → aumento de la producción → exceso de oferta → caída de precios'. A esta declaración se la hizo mientras Micron construía una nueva unidad de fabricación de semiconductores en Boise, en Idaho, que incluiría dos fábricas, cada una con un área equivalente a 10 campos de fútbol americano. La unidad se prevé que inicie sus operaciones en 2027. Mehrotra destacó que la demanda de memoria no se limita a los centros de datos, sino que también incluye sectores como la automatización, la robótica y los dispositivos de consumo inteligentes. Sin embargo, reconoció que la producción actual de la empresa no es suficiente para satisfacer la demanda, ya que los clientes finales están comprando todos los productos disponibles y los clientes de los centros de datos desean una cantidad dos veces mayor de la que Micron puede ofrecer.
Bloomberg informa que NVIDIA ha iniciado conversaciones preliminares con Rebellions, una empresa coreana de chips de IA, sobre una posible colaboración. Las conversaciones tuvieron lugar durante una reunión entre los líderes de ambas empresas en la sede de NVIDIA en Santa Clara, California. Según fuentes, las discusiones se encuentran en una etapa temprana, con posibilidades que incluyen la cooperación tecnológica, la inversión o incluso una adquisición, aunque la operación podría finalmente fracasar. Rebellions se especializa en NPUs para la aceleración de la inferencia de IA, y su último producto, Rebel100, ofrece 2 PFLOPS de potencia de cálculo FP8, 523 MB de caché SRAM y 144 GB de memoria HBM3E.
Kakao, una importante empresa de tecnología surcoreana, ha aprobado un plan de reestructuración durante una reunión del consejo, que dividirá la empresa en dos nuevas entidades: Kakao AI y Kakao X. La división, basada en el valor neto de los activos, asignará el 36% a Kakao AI y el 64% a Kakao X. La medida tiene como objetivo adaptarse a la era de la IA reorganizando la asignación de capital. Kakao AI se centrará en el desarrollo de agentes de IA, con KakaoTalk y Kanana como sus plataformas principales. La nueva entidad tiene como objetivo integrar los amplios servicios de Kakao para crear experiencias de usuario y modelos de negocio únicos. Los usuarios podrán emitir comandos a través de KakaoTalk, lo que permitirá a los agentes de IA realizar tareas como la búsqueda, la compra y el pago. La empresa tiene como objetivo un aumento del 50% en la participación de los usuarios y un crecimiento anual de los ingresos del 20% para 2030, con una cifra de ingresos de aproximadamente 6 billones de won (alrededor de 291.06 mil millones de RMB). Kakao X gestionará las filiales existentes, incluidas Kakao Bank, Kakao Pay y SM Entertainment, mientras explora nuevas áreas como los activos virtuales e invierte en startups innovadoras. La empresa tiene previsto celebrar una reunión especial de accionistas el 17 de diciembre y completar la división a partir del 1 de enero de 2027. Kakao AI está programada para volver a cotizar en bolsa el 27 de enero de 2027, junto con un cambio de nombre y una posible cotización para Kakao X.
OpenAI ha anunciado que el modelo GPT-Image-2 ahora admite la generación de imágenes con fondo transparente. Los usuarios pueden crear imágenes en formato PNG con un canal alfa, lo que permite una mejor presentación en contextos como el diseño de páginas de productos en comercio electrónico, ilustraciones para presentaciones, elementos adhesivos e imágenes de productos. A esta funcionalidad solo se puede acceder a través de la API, y los usuarios deben activarla incluyendo el parámetro background=transparent. OpenAI recomienda a los usuarios que no describan el fondo en los prompts y que verifiquen cuidadosamente las imágenes generadas para garantizar la precisión de los números que contienen.
Qwen ha introducido nuevas capacidades en su modo de tareas, incluyendo habilidades, conectores y socios de trabajo. Estas funciones ya están disponibles en la versión de escritorio de Qwen, a través de la barra lateral en la sección 'Habilidades · Conectores · Socios'. Ya están disponibles más de 200 habilidades y conectores, y los usuarios pueden crear habilidades personalizadas organizando flujos de trabajo, estándares y plantillas comunes en procesos reutilizables. Los conectores permiten la recuperación y el procesamiento de tareas directamente en herramientas utilizadas comúnmente, mientras que los socios de trabajo permiten a los usuarios seleccionar agentes especializados según sus necesidades, formando equipos colaborativos para abordar tareas complejas. Las nuevas funciones se pueden utilizar de forma independiente o combinadas según sea necesario, lo que permite a los usuarios estandarizar sus flujos de trabajo y mejorar la productividad.
Una startup de entrenamiento de IA, Micro1, ha presentado una oferta de 12,5 millones de dólares por los datos de Spirit Airlines, con el objetivo de desafiar la oferta ganadora de Google de 10 millones de dólares. La oferta, realizada el miércoles, se produce después de que Google haya conseguido con éxito los datos en una reciente subasta. El CEO de Micro1, Ali Ansari, afirmó que la oferta de la empresa es significativamente más alta, reflejando el valor de los datos del mundo real para el entrenamiento de modelos de IA. Spirit Airlines se encuentra actualmente en la corte de bancarrota, vendiendo sus activos, incluidos grandes cantidades de datos corporativos, tras su colapso el año pasado. Los expertos en bancarrota han señalado que, aunque es inusual que una oferta tardía se considere, no es imposible. Ansari enfatizó que los datos realistas son cruciales para que los modelos de IA aprendan a operar en entornos del mundo real, calificando la oferta de Google como 'realmente bastante baja' dado el largo historial de Spirit Airlines. Micro1, con sede en San Francisco, también paga a trabajadores independientes para mejorar los modelos de IA para sus clientes y ejecuta entornos digitales donde los agentes de IA pueden practicar tareas como reservar billetes de tren. La empresa, fundada en 2022, cuenta con alrededor de 150 empleados y ha recibido ofertas de valoración de 2.500 millones de dólares, según Forbes. Otra startup de entrenamiento de IA, Mercor, también ofreció los datos, inicialmente ofreciendo 5 millones de dólares, que posteriormente se incrementó a 7,5 millones de dólares, todavía por debajo de la oferta final de Google. Google, Spirit Airlines y Mercor han declinado hacer comentarios sobre el asunto.
DeepReinforce ha anunciado el lanzamiento de la serie de modelos de IA de código abierto Ornith-1.5, destacando la integración de un 'bucle de auto-mejora' durante el entrenamiento. Este mecanismo permite que los modelos mejoren su rendimiento de forma autónoma, generando continuamente tareas más desafiantes durante el proceso de aprendizaje. El modelo más grande de la serie, Ornith-1.5-397B, se basa en una arquitectura de 'mezcla de expertos' (MoE) con 397 mil millones de parámetros, y su rendimiento supera al de Claude Opus 4.8 en ciertas pruebas. Otra variante, Ornith-1.5-35B-A3B, también utiliza una arquitectura MoE con 350 mil millones de parámetros, superando a los modelos densos como Muse-Glimmer-30B y Gemma-4-31B. El modelo Ornith-1.5-9B, con una arquitectura densa de 9 mil millones de parámetros, demuestra un rendimiento superior en la mayoría de las pruebas en comparación con el modelo Gemma-4-31B, que tiene muchos parámetros. Además, está disponible una versión cuantificada llamada Ornith-1.5-9B-Mobile para dispositivos móviles, incluyendo teléfonos Android y el próximo iPhone 17.
Jiajia Vision, una empresa de IA basada en la física fundada en 2023, ha presentado su robot humanoide bipedal de uso general, Maker L01. El robot cuenta con 31 motores de articulación y es capaz de realizar acciones como correr, saltar y dar volteretas, con una velocidad máxima de 4 metros por segundo. Se demostró en un escenario de ping-pong. Con un peso de 42 kilogramos, el robot está equipado con una batería de 518Wh que se puede reemplazar fácilmente y está diseñado para ser totalmente de código abierto, soportando tanto la investigación como el desarrollo competitivo de forma inmediata. Jiajia Vision afirma ser la primera empresa en China centrada en los 'modelos del mundo', un marco de IA central utilizado para simular la dinámica del entorno y predecir estados futuros. Se espera que estos modelos desempeñen un papel clave en la inteligencia incorporada y la conducción autónoma. La empresa completó recientemente una ronda de financiación de 1.000 millones de yuanes en noviembre de 2025, con inversión de un importante actor de la industria y Huakong Fund. Según Qiushiwei, el 'importante actor de la industria' es el brazo de inversión de Huawei, Habor. La gama de productos de Jiajia Vision incluye la plataforma de modelos del mundo GigaWorld, el modelo fundamental de inteligencia incorporada GigaBrain y hardware incorporado de uso general como Maker. El enfoque de la empresa en los modelos del mundo la sitúa a la vanguardia del desarrollo de la IA física.
El 20 de agosto, durante la Conferencia Mundial de Robots 2026 (WRC 2026), el Centro de Innovación de Robots Humanoides de Beijing lanzó oficialmente el robot humanoide ligero Tian Gong Omni. El robot integra hardware e inteligencia en el borde, marcando la primera plataforma de código abierto de robots humanoides disponible a nivel mundial que combina percepción, movilidad y control del cuerpo completo. El Tian Gong Omni mide 1,35 metros de altura y pesa 39 kilogramos, con la capacidad de manejar cargas moderadas. Está diseñado para su uso en espacios reducidos, rescate de emergencias y servicios domésticos. La plataforma también abre su sistema de desarrollo secundario, lo que permite a los desarrolladores acceder a articulaciones, sensores, sistemas y APIs de control, lo que reduce los costes de desarrollo y acelera la innovación. El director ejecutivo de Beijing Humanoid Robot Innovation Center, Xiong Youjun, afirmó que el desarrollo de la inteligencia incorporada aún está en sus primeras etapas y que entrar en el mercado no es demasiado tarde. Enfatizó que el Tian Gong Omni está principalmente dirigido a aplicaciones industriales y no competirá directamente con empresas como Songyan Dynamics y Jiasu Jihua. En cambio, el enfoque está en proporcionar una plataforma estándar para el desarrollo secundario a nivel de la industria, promoviendo tecnologías comunes y fundamentales. Xiong también destacó la importancia de crear una plataforma rentable y escalable para la producción en masa. Mencionó que los esfuerzos futuros se centrarán en las plataformas 'big brain' y 'small brain', con el objetivo de ofrecer un ecosistema plano para la industria. En cuanto al retorno de la inversión (ROI) de los robots humanoides en entornos de fábrica, Xiong reconoció que el ROI actual es inferior al de los robots industriales o los trabajadores humanos, pero la brecha se está cerrando rápidamente.
Según un informe de Bloomberg, la startup de chips de IA, Fractile, ha llegado a un acuerdo preliminar con Anthropic para un contrato de suministro valorado en aproximadamente 250 millones de dólares. El acuerdo, que se espera que comience en 2027, implica los aceleradores de inferencia de IA ASIC de Fractile. Los chips de la empresa utilizan una arquitectura innovadora de 'computación de memoria analógica', que permite un rendimiento 25 veces más rápido y un coste 10 veces menor al ejecutar modelos líderes. Fractile recaudó anteriormente 220 millones de dólares en mayo de 2026, lo que valoraba la empresa en alrededor de 1.000 millones de dólares. La empresa tiene como objetivo obtener financiación adicional a una valoración de 6.500 millones de dólares, con parte de la nueva inversión basada en posibles valoraciones inferiores a este objetivo. La tecnología de la empresa se posiciona como una alternativa competitiva a las soluciones de hardware de IA existentes, ofreciendo importantes ganancias de eficiencia en comparación con los enfoques tradicionales. El acuerdo de suministro con Anthropic destaca el creciente poder de Fractile en el mercado de los chips de IA, a medida que busca ampliar sus operaciones y satisfacer la creciente demanda de las principales empresas de IA. El acuerdo subraya el enfoque estratégico de la empresa para ofrecer soluciones de alto rendimiento y rentables para el despliegue de IA a gran escala.
Yu Shi Technology, la primera empresa cotizada en China en el sector de robots humanoides, vio caer su precio de la acción un 18,7% en su segundo día de cotización en la Sci-Tech Innovation Board. Las acciones de la empresa se abrieron a 1.100 yuanes, un aumento del 629,44% con respecto al precio de emisión de 150,80 yuanes, lo que elevó la capitalización de mercado hasta los 444.900 millones de yuanes. Sin embargo, al final de la sesión de negociación del 19 de agosto, la acción cerró a 845 yuanes, con una capitalización de mercado de más de 341.800 millones de yuanes. Al día siguiente, la acción se desplomó, cerrando con un valor de mercado de 277.900 millones de yuanes, una caída de 1.670 mil millones de yuanes desde su máximo. Durante la Conferencia Mundial de Robots de 2026, el fundador y presidente de Yu Shi Technology, Wang Xingxing, abordó la limitada adopción de sus productos en entornos industriales y domésticos, citando ineficiencias y limitaciones en las capacidades actuales. Afirmó que, si bien los robots pueden realizar ciertas tareas, su eficiencia en comparación con los humanos sigue siendo baja. Wang también predijo que los robots humanoides podrían entrar en el mercado masivo dentro de una década, siempre y cuando los fabricantes superen los desafíos prácticos actuales. Hizo hincapié en que la tecnología necesitaría manejar el 80% de las tareas a través de comandos de voz en entornos desconocidos para impulsar el crecimiento del mercado, un objetivo que estima que se puede lograr en dos o tres décadas.
Alibaba ha lanzado oficialmente Qwen-UI-Agent, un modelo fundamental de agente inteligente con interfaz gráfica diseñado para operar eficazmente en entornos del mundo real, incluyendo dispositivos móviles, ordenadores, navegadores web y DeepSearch. El modelo demuestra un rendimiento sólido en múltiples pruebas, superando a los modelos líderes en varias categorías. En tareas móviles, Qwen-UI-Agent obtuvo un 82,1% en MobileWorld, superando a GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8 y Seed 2.1 Pro en 12,0, 14,6 y 8,9 puntos porcentuales, respectivamente. También obtuvo un 92,2% en MobileWorld-Real, superando a Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.8 y GPT-5.6 Sol. En tareas de escritorio, obtuvo un 79,5% en OSWorld-Verified, superando a GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro y Seed 2.1 Pro. También logró un 40,0% en OSWorld-v2 Partial, con una reducción del 58% en los pasos de ejecución en comparación con la línea base. En tareas de web y DeepSearch, obtuvo un 73,6% en WebArena, el más alto entre todos los modelos comparados, y un 75,0% en BrowseComp-ZH. En tareas de anclaje a la interfaz gráfica, obtuvo un 81,5% en ScreenSpot-Pro, estableciendo nuevos récords de última generación en cuatro otros benchmarks. El modelo también destaca en capacidades generales y de agente, superando tanto a los modelos base de entrenamiento como a los modelos específicos de la interfaz gráfica. Opera en un entorno del mundo real con más de 100 teléfonos reales y 150 aplicaciones, utilizando su propio benchmark MobileWorld-Real con más de 400 tareas y 100 aplicaciones. El modelo está diseñado para manejar tareas complejas y de largo alcance en escenarios del mundo real. Integra comprobaciones de seguridad a lo largo de la ejecución de la tarea, rechazando cualquier acción de interfaz para solicitudes ilegales o de alto riesgo, y pausando para la confirmación del usuario en operaciones sensibles como pagos, eliminación de datos y autorización de privacidad. Además, admite operaciones de línea de comandos y acciones en lote, con casi la mitad de las acciones en tareas de escritorio en lote, lo que mejora significativamente la eficiencia. El modelo también puede realizar aprendizaje por refuerzo en línea durante más de 100 pasos, con aproximadamente 10.000 entornos concurrentes que se ejecutan simultáneamente. El proyecto está disponible en https://tongyi-mai.github.io/Qwen-UI-Agent y en GitHub en https://github.com/Tongyi-MAI/MAI-UI.
Galaxy Universal, una empresa especializada en inteligencia artificial, presentó su primer robot bípedo, Galbot ET1, en la Conferencia Mundial de Robots 2026. El robot, llamado 'Xingzai', está equipado con el Galaxy Star Brain, lo que le permite interactuar en tiempo real sin depender de scripts predefinidos. Según Wang He, fundador y director de tecnología de Galaxy Universal, Xingzai es el primer agente con inteligencia física capaz de aprendizaje autónomo. Durante su debut, Xingzai realizó una actuación de baile callejero de alto nivel, incluyendo giros y sincronización con un bailarín humano. Wang destacó que los movimientos del robot están respaldados por los mejores modelos y la infraestructura de datos del mundo, lo que le permite reconocer, extraer y replicar acciones humanas en tiempo real. La demostración mostró la capacidad de Xingzai para improvisar e interactuar de forma espontánea, marcando un avance significativo en la robótica humanoide.
El director ejecutivo de HUMAIN, Tareq Amin, ha revelado detalles sobre el próximo portátil Horizon Ultra a través de un vídeo de unboxing. El dispositivo contará con el procesador Qualcomm Snapdragon X2 Elite, que servirá como su motor de procesamiento central. También se ha integrado el logotipo de HUMAIN en la tecla Alt derecha del teclado dual de inglés-árabe, que se encuentra en el lateral del portátil. Amin expresó un gran entusiasmo por el sistema operativo del Horizon Ultra, que está diseñado con un enfoque en la 'intención' y está destinado a apoyar la próxima generación de sistemas de IA basados en agentes. El portátil se presentará en la conferencia LEAP 2026 en Riad, Arabia Saudita, del 31 de agosto al 3 de septiembre. El anuncio forma parte de los esfuerzos de HUMAIN, bajo el Fondo de Inversión Pública de Arabia Saudita (PIF), para avanzar en las tecnologías de la inteligencia artificial. El Horizon Ultra representa un importante paso en la estrategia de la empresa para desarrollar soluciones de hardware y software impulsadas por la IA.
Las agencias de ciberseguridad de EE. UU. han emitido una advertencia de que los hackers están utilizando la inteligencia artificial para atacar los sistemas de agua en todo el país. El FBI, la Agencia de Seguridad Nacional y la Agencia de Ciberseguridad e Infraestructura (CISA) han informado que los delincuentes cibernéticos están infiltrándose activamente en los controladores lógicos programables Siemens S7, que se utilizan para gestionar procesos automatizados en energía, agua, fabricación y agricultura. Las agencias han enfatizado que los ataques se dirigen a todas las instancias de estos dispositivos, lo que podría provocar interrupciones del sistema o riesgos para la seguridad si se comprometen. Los hackers están utilizando la IA para generar scripts de explotación e identificar controladores vulnerables en función de la información disponible públicamente. Los sistemas más antiguos que ejecutan software desactualizado o que carecen de medidas de seguridad adecuadas son especialmente vulnerables. CISA ha aconsejado durante mucho tiempo a los operadores de infraestructuras críticas que eviten las conexiones directas a Internet para estos dispositivos, señalando que las zonas rurales son más susceptibles a los ataques debido a la extensa cobertura requerida para su infraestructura. Un profesional de la ciberseguridad ha destacado que los atacantes ahora están utilizando la IA para comprender cómo funcionan estos dispositivos, lo que genera preocupación por el potencial de ataques más sofisticados. A pesar de la débil seguridad inherente de estos dispositivos, la amenaza se ha intensificado en los últimos meses, con hackers sospechosos de Irán que han llevado a cabo múltiples ataques en instalaciones de agua y aguas residuales de EE. UU. Varios estados, incluidos Minnesota, Michigan, Arkansas, Georgia y Nueva Jersey, han informado de brechas en su infraestructura de agua. CISA ha emitido esta última advertencia en respuesta a una serie de recientes ataques cibernéticos contra la infraestructura crítica, señalando que la frecuencia y la intensidad de tales ataques han aumentado desde que los hackers iraníes comenzaron a atacar los sistemas conectados dentro del país.
Ant Group, a través de Bai Ling, ha lanzado oficialmente los modelos base Ling-3.0-tiny y Ling-3.0-flash, junto con sus puntos de control de pre-entrenamiento y entrenamiento intermedio. La liberación incluye seis puntos de control, que cubren las etapas de pre-entrenamiento, entrenamiento intermedio y WSM (Warmup-Stable and Merge). Estos puntos de control están diseñados para el pre-entrenamiento continuo, el ajuste fino específico del dominio, la optimización de preferencias, el aprendizaje por refuerzo, la destilación y la investigación de sistemas de contexto largo y MoE. Los modelos base aún no están optimizados para tareas de seguimiento de instrucciones y no se recomiendan para su implementación directa como servicios de chat o en aplicaciones críticas para la seguridad sin un entrenamiento y una evaluación adicionales. El modelo base Ling-3.0-tiny-base tiene un total de 7.9 mil millones de parámetros y 1.3 mil millones de parámetros de activación, logrando mejores resultados que su predecesor a pesar de una reducción del 50% en el número total de parámetros. El modelo base Ling-3.0-flash-base, con un total de 124 mil millones de parámetros y 5.1 mil millones de parámetros de activación, ofrece mayor capacidad y un diseño de activación dispersa, lo que lo hace adecuado para aplicaciones del mundo real. Ambos modelos demuestran un fuerte rendimiento en tareas de codificación, razonamiento complejo y contexto largo, incluso cuando se comparan con modelos con el doble o el triple de su número de parámetros. Los modelos están disponibles en Hugging Face y ModelScope, con enlaces proporcionados para cada versión de punto de control.
Adobe ha ampliado sus servicios de estudio creativo Firefly AI al añadir tres nuevas capacidades de audio, ahora disponibles para todos los usuarios. La actualización permite a los creadores generar música, voces en off y efectos de sonido dentro de un único espacio de trabajo, eliminando la necesidad de cambiar entre múltiples aplicaciones o pestañas del navegador. Las nuevas funciones están diseñadas para apoyar la creación de contenido para redes sociales, vídeos en directo, cortometrajes, tutoriales de productos y segmentos de podcast. La herramienta Generate Music está impulsada por el modelo Firefly Music y puede crear composiciones originales basadas en la duración y el estado de ánimo de un vídeo. Adobe ha enfatizado que la música generada es segura para uso comercial y viene con una licencia general. Para Generate Speech, Adobe ofrece dos opciones: el modelo Firefly Speech y el modelo ElevenLabs. Esta función convierte los guiones de texto en voces en off, con la capacidad de ajustar la voz, la velocidad del habla y el tono. La herramienta Generate Sound Effects está impulsada por el modelo Firefly Audio y puede producir efectos de sonido personalizados basados en las acciones, el ritmo y la atmósfera dentro del contenido. Estas herramientas tienen como objetivo simplificar el proceso creativo para los usuarios que trabajan con la producción de audio impulsada por IA.
Google anunció el 20 de agosto que su familia de modelos Gemma de código abierto ha superado los 1.000 millones de descargas. En los últimos dos años, los desarrolladores han creado más de 100.000 variantes de los modelos Gemma, formando lo que Google denomina el 'Gemmaverse', un ecosistema innovador. La empresa destacó diversas aplicaciones de la familia Gemma, que incluyen el análisis de imágenes en el espacio, la estandarización digital de informes médicos, opciones innovadoras de tratamiento del cáncer y el reconocimiento del lenguaje animal. Se dice que estos modelos están mejorando la calidad del desarrollo humano. Google planea lanzar un repositorio 'Awesome Gemma' en GitHub, que servirá como un directorio oficial y curado de los mejores proyectos de la comunidad, ejemplos de ajuste fino, tutoriales y herramientas para desarrolladores dentro del Gemmaverse.
Waymo, una empresa de taxis autónomos propiedad de Alphabet, ha revelado su chip ASIC personalizado de 5nm, diseñado específicamente para el procesamiento en tiempo real de los datos de los sensores y las tareas avanzadas de aprendizaje automático. El chip forma parte de un sistema informático más amplio que ofrece un rendimiento de nivel de centro de datos, al tiempo que opera dentro de las limitaciones de un entorno automotriz. El sistema ha experimentado un aumento de 20 veces en la potencia de cálculo en los últimos ocho años, con software de baja latencia que minimiza el retraso entre la captura de datos y la salida de acción. El sistema también está diseñado para la resiliencia, con dos motores de cálculo que proporcionan redundancia y una mayor fiabilidad en condiciones extremas. La arquitectura de cálculo integra componentes heterogéneos, incluidos CPUs, GPUs, aceleradores y tecnologías avanzadas de aprendizaje automático. Además de la adquisición de componentes estándar, Waymo ha desarrollado su propio chip personalizado para mejorar aún más el rendimiento del sistema. El chip ASIC de 5nm está diseñado para procesar los flujos de datos brutos de LiDAR, radar y cámaras, extrayendo información crítica y alimentándola al motor de inferencia para los modelos de aprendizaje automático de fusión de sensores. El chip proporciona más de 1000 TOPS de potencia de cálculo de aprendizaje automático, dedicada al procesamiento de la parte frontal y a las tareas de aprendizaje automático.
Bloomberg informó el 20 de agosto que Anthropic planea revisar su estrategia de retención de datos, que anteriormente se había implementado para mejorar la ciberseguridad. La empresa ahora permitirá a los clientes empresariales retener los datos generados por sus avanzados modelos de IA dentro de su propia infraestructura en la nube, en lugar de en las instalaciones de Anthropic, durante un período de 30 días. Se espera que este sistema actualizado se lance más adelante de este año. Anthropic introdujo la política de retención de datos de 30 días en junio como parte de sus esfuerzos para mejorar la ciberseguridad, garantizando que todo el tráfico de datos de los clientes empresariales que utilizan sus modelos de vanguardia se almacene para una posible investigación de ataques cibernéticos. La empresa enfatizó que los datos de los clientes retenidos no se utilizarán para entrenar sus propios sistemas de IA, pero la política ha recibido críticas de algunos clientes, lo que ha generado preocupaciones sobre la privacidad de los datos y posibles cambios hacia competidores que ofrecen un enfoque de «retención cero». El cambio propuesto tiene como objetivo aliviar estas preocupaciones al dar a los clientes más control sobre sus opciones de almacenamiento de datos.
